36 Маркус Эренмюллер Йенсен: Укрощение таблиц «ключ-значение» в Microsoft Fabric: от гибкости к о...

Таблицы типа «ключ-значение» — часто используемые в приложениях благодаря своей гибкости — обычно состоят всего из двух столбцов: ключа (или имени атрибута) и значения. Этот формат позволяет разработчикам легко добавлять новые поля без изменения структуры таблицы, что делает его популярным в разработке приложений. Но то, что отлично подходит для разработчиков, может стать серьезной проблемой для создателей отчетов. Инструменты бизнес-аналитики, такие как Power BI, работают со структурированными столбцовыми данными, где каждый атрибут имеет свой собственный столбец и правильный тип данных. Для этого таблицы типа «ключ-значение» необходимо правильно преобразовать в сводные таблицы и типизировать — задача, которая может быть утомительной, чреватой ошибками и сложной в обслуживании. В этом докладе Маркус Эренмюллер-Йенсен поделится реальным решением, которое он реализовал для клиента, работающего сегодня в производственной среде. Он расскажет о полуавтоматизированном подходе к преобразованию таблиц типа «ключ-значение» в готовые к анализу наборы данных — как в сценариях самообслуживания BI с использованием Power Query, так и в корпоративных конвейерах с использованием SQL и PySpark в Microsoft Fabric. Что вы узнаете: Проблемы работы с данными типа «ключ-значение» в инструментах отчетности Как преобразовывать и изменять формат таблиц «ключ-значение» для аналитики Автоматическое присвоение правильных типов данных для агрегированной отчетности Самообслуживание и корпоративные подходы в Power Query, SQL и PySpark Кому следует посетить: Разработчикам Power BI, инженерам данных и архитекторам, работающим в Microsoft Fabric, которым необходимо преобразовывать гибкие структуры данных в оптимизированные по производительности модели для отчетности и анализа. Маркус Эренмюллер-Йенсен Английский